为零样本学习任务选择模型时，一个关键的考虑因素是确保模型的架构和预训练策略与任务的要求相符。零样本学习依赖于模型在没有特定于任务的训练数据的情况下，泛化到未见任务的能力，这在很大程度上取决于模型的设计和训练方式。例如，在多样化的大规模数据集上进行预训练的模型通常表现更好，因为它们具有更广泛的基础知识。支持灵活的输入输出结构的架构（例如基于 Transformer 的模型）特别有效，因为它们可以处理各种提示并生成上下文相关的预测。
模型的架构决定了它解释和响应新任务的能力。像 BERT 这样的仅编码器模型擅长理解上下文，但可能难以完成生成任务，而像 GPT 这样的仅解码器模型更擅长文本生成，但可能缺乏双向上下文。例如，如果您的零样本任务涉及将文本分类到未见的类别中，那么具有强大的语义理解能力的模型（例如，BERT）可能是理想的选择。相反，如果任务需要生成对开放式问题的答案，那么像 GPT-3.5 这样的生成模型可能更合适。此外，像 T5 或 FLAN-T5 这样的混合架构使用编码器-解码器结构，为理解和生成提供灵活性，使其成为各种零样本应用的多功能选择。
另一个关键因素是模型预训练数据的范围和多样性。在狭窄或特定领域的数据（例如，法律文件）上训练的模型，在不相关的任务（例如，医学文本分析）上可能表现不佳。例如，CLIP 是一种视觉语言模型，在零样本图像分类中表现良好，因为它是在大量的图像-文本对语料库上进行预训练的，使其能够将视觉概念与文本描述联系起来。开发人员还应该权衡计算约束：较大的模型（例如，GPT-4）可能提供更好的泛化能力，但需要大量的资源，而较小的模型（例如，DistilBERT）则以牺牲部分性能来换取效率。平衡这些因素可确保所选模型满足手头零样本任务的功能和实际需求。